python测开面试题汇总

本文汇总了Python自动化测试相关的面试题目,涵盖了压力测试、负载测试的区别,服务器监控、问题定位,UI自动化测试原理,接口自动化测试框架,数据库操作,计算机基础知识,Python编程,以及Django框架等内容。

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如果一个普通用户,他的百度首页打不开,问题怎么定位?写出定位流程。

压力测试和负载测试的区别

1、压力测试

压力测试是在强负载(大数据量、大量并发用户等)下的测试,查看应用系统在峰值使用情况下操作行为,从而有效地发现系统的某项功能隐患、系统是否具有良好的容错能力和可恢复能力。压力测试分为高负载下的长时间(如24小时以上)的稳定性压力测试和极限负载情况下导致系统崩溃的破坏性压力测试。压力测试可以被看作是负载测试的一种,即高负载下的负载测试,或者说压力测试采用负载测试技术。

2、负载测试

负载测试是模拟实际软件系统所承受的负载条件的系统负荷,通过不断加载(如逐渐增加模拟用户的数量)或其它加载方式来观察不同负载下系统的响应时间和数据吞吐量、系统占用的资源(如CPU、内存)等,以检验系统的行为和特性,以发现系统可能存在的性能瓶颈、内存泄漏、不能实时同步等问题。负载测试更多地体现了一种方法或一种技术。

服务器中一般要监控哪些数据,如何监控的,怎么从监控数据中发现问题?

有一天早上打车高峰,滴滴服务端挂了大概30分钟,工程师抢修之后,马上上线,之后又挂了,请问有哪些原因会造成这个情况?

服务器内存不够、服务器超出负载、并发量太大、遇到恶意攻击

讲一下UI自动化测试的框架原理?

1.在自动化测试过程中,存在三部分组件:客户端脚本+驱动+浏览器终端。

2.驱动文件,以geckodriver.exe为例,这个可执行的驱动文件启动后,相当于一个暴露了一系列接口的服务器,监听某一端口,例如:89890。

3.客户端的操作(访问页面,定位元素,输入数据,点击按钮等)都是封装成了接口请求(eg:/session/xx/yy),然后提交到驱动服务器。

4.驱动服务器接收到客户端的请求后,再跟终端浏览器交互。

5.终端浏览器做出相应操作。

接口自动化测试的框架有哪些?

Python+requests+pytest

平时在测试过程中你是怎么提升或者保障业务质量的?

自动化测试的流程和设计理念

UI自动化有覆盖兼容性吗?平时会怎么考虑兼容性测试

UI自动化测试怎么定位元素呢?当某一个框无法定位时怎么排查呢?

平台是怎么做的?业务框架是什么?

Selenium的工作原理?

上传图片的几种方式?

如何处理动态元素?

计算机基础面试题

http协议中有哪些你熟悉的方法?

三次握手和四次挥手?

get和post方法的区别是什么?

tcp和udp的区别?

tcp怎么保障它的可靠传输?

说一下Http场景响应码?302表示什么?4xx\5xx分别是什么错误?

常见协议端口号

FTP21 SSH22 telnet23 dns53 http80 https443 tomcat8080 orcale1521 mysql3306

打开一个网页都发生了哪些事?

### Python 试相关面试题汇总 以下是与 Python 试相关的常见面试题及其解答: #### 1. 单元试框架的选择 Python 中常用的单元试工具有哪些?它们各自的特点是什么? Python 提供了多种单元试工具,其中最常用的是 `unittest` 和 `pytest`。 - **unittest**: 是 Python 的标准库之一,提供了丰富的功能用于编写和运行试用例。它模仿 Java 的 JUnit 设计[^4]。 - **pytest**: 相较于 unittest 更加简洁易用,支持插件扩展,并能自动发现试用例[^4]。 ```python import unittest class TestCalculator(unittest.TestCase): def test_add(self): self.assertEqual(2 + 3, 5) if __name__ == "__main__": unittest.main() ``` 对于更复杂的项目,推荐使用 pytest 来简化试流程并提高效率。 --- #### 2. 参数化试的意义及实现方式 什么是参数化试?如何在 pytest 中实现? 参数化试允许同一个试逻辑应用于不同的输入数据集,从而减少重复代码并提升覆盖率。在 pytest 中可以通过装饰器 `@pytest.mark.parametrize` 实现。 ```python import pytest @pytest.mark.parametrize("a,b,c", [(2, 3, 5), (0, 0, 0), (-1, 1, 0)]) def test_calculator_add(a, b, c): assert a + b == c ``` 此方法显著提高了试的灵活性和可维护性。 --- #### 3. Mock 技术的应用场景 Mock 技术的作用是什么?何时应该使用 Mock? Mock 主要用于模拟外部依赖的行为,以便隔离被模块的功能。当需要试某个函数而不想实际调用其依赖的服务(如数据库查询、HTTP 请求等)时,可以使用 Mock 替代真实对象。 ```python from unittest.mock import MagicMock mock_function = MagicMock(return_value=42) assert mock_function() == 42 ``` 通过这种方式,可以专注于验证核心业务逻辑而不受环境因素干扰。 --- #### 4. 覆盖率分析的重要性 为什么需要关注代码覆盖率?如何Python 程序的覆盖范围? 代码覆盖率反映了试执行过程中触及到源码的比例,高覆盖率通常意味着更高的质量保障。然而需要注意的是,覆盖率并非唯一指标——即使达到 100%,也可能存在未检到的缺陷[^4]。 在 Python 中,可以利用工具如 `coverage.py` 对项目的试情况进行评估: ```bash coverage run -m pytest coverage report ``` 以上命令分别运行带有覆盖率统计的试以及生成报告文件[^4]。 --- #### 5. 集成试 vs 单元试的区别 集成试与单元试的主要区别在哪里? 单元试聚焦于单独组件的小规模行为验证;而集成试则强调多个部件组合后的交互效果是否符合预期。前者倾向于白盒视角下的细粒度检查,后者更多体现黑盒特性,注重端到端路径上的功能性表现。 --- #### 6. 异步试的支持情况 针对异步编程模型,Python 是否具备相应的试手段? 确实如此,在现代版本中已经内置对协程型任务的支持机制。借助第三方库比如 `asynctest` 或者原生 asyncio 功能即可完成这类特殊需求的任务调度仿真操作[^4]。 ```python async def async_test(): await some_async_operation() loop = asyncio.get_event_loop() loop.run_until_complete(async_test()) ``` --- #### 7. 日志记录的最佳实践 日志管理为何重要?怎样设置合理的级别过滤策略? 良好的日志体系有助于排查问题根源所在位置及时刻点位信息追踪。按照严重程度划分不同等级(DEBUG/INFO/WARNING/ERROR/CRITICAL),依据具体应用场景调整输出阈值能够有效平衡性能消耗同诊断价值之间的关系。 ```python import logging logging.basicConfig(level=logging.DEBUG) logger = logging.getLogger(__name__) logger.debug('This is debug message') ``` ---
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